Couvre des modèles thématiques, en se concentrant sur l'allocation de Dirichlet latente, le regroupement, les MGM, la distribution de Dirichlet, l'apprentissage LDA et les applications en humanités numériques.
Présente l'attribution des dirichlets latents pour la modélisation des sujets dans les documents, en discutant de son processus, de ses demandes et de ses limites.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Explore Latent Dirichlet Allocation, un modèle de sujet probabiliste pour le regroupement et l'analyse de documents à l'aide de distributions sur des mots et des sujets.
